• 정보관리연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.24-46
• /
• 1994

본 논문은 하이퍼미디어, 멀티미디어, 하이퍼텍스트의 정의(定義)와 개관(槪觀)에 관한 것이다. 하이퍼텍스트에서는 관련 정보가 노드의 형태로 분류되며, 각 노드는 링크로 서로 연결된다. 하이퍼텍스트의 경우, 노드는 텍스트 혹은 그래픽 정보를 소장하고 있다. 멀티미디어에서는 여러 유형의 미디어(음성, 애니메이션, 텍스트, 그래픽, 비디오)가 결합된다. 하이퍼미디어는 하이퍼텍스트와 멀티미디어의 확장으로 볼 수 있다. 하이퍼미디어에서는 시스템에서 정보를 조직(組織)함에 있어서 노드와 링크를 사용하는 하이퍼텍스트의 개념(槪念)에 기초하고 있으며, 이런 경우 노드는 위의 멀티미디어 정의에서 언급된 여러 데이터 유형(類型)으로 구성된다. '노드와 링크' 개념은 하이퍼미디어 시스템에서 정보(情報)를 조직(組織)하는데 사용된다. 하이퍼미디어 시스템 계발의 새로운 접근방법은 지식기반(知識基盤) 접근(接近)이다. Joel Peing-Ling Loo는 지식기반 접근이 이러한 종류의 기술을 다루는 데 가장 효과적(效果的)이라고 제안하였다. 의미기반(意味基盤) 하이퍼미디어 모형(模型)이 정보책임, 유지와 검색을 표현하는데 있어서의 제한점(制限點)에 대한 해결책으로서 개발되었다. 정보의 지식기반(知識基盤) 표현은 전통적인 데이터 구조의 사용을 포함한다. 이러한 데이터 구조는 전문가(專門家) 시스템에서 사용되는 프레임(객체(客體)), 슬롯, 계승이론을 사용한다. 이러한 객체들이 데이터베이스에 포함되기 때문에 관계가 여러 객체 사이에서 개발되었으며, 또한 관계는 프레임이 속하는 어트리뷰트에 의하여 프레임 사이에서 존재(存在)할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.249-276
• /
• 2010

정보통신기술 발전에 따라 인쇄매체로 유통되는 정보자원의 형식이 많은 부분 디지털화 되어 네트워크를 통하여 유통 소비되고 있다. 최근 각 대학도서관에서 집행하는 도서구입비에서 전자자원 구입비가 차지하는 비중과 이용자들의 전자자원에 대한 의존도가 현저히 높아지고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 ERMS의 모형 제시와 함께 각 단계별로 ERMS가 갖추어야 하는 요소를 확인하였다. 또한 대학도서관 ERMS에 있어서 필요한 기능을 다음과 같이 분석하였다. 첫째, ERMS는 다양한 전자자원에 대한 접근정보, 소장정보, 메타데이터, 이용자서비스 등이 종합적으로 관리되어야 하며 도서관에서 기존에 운영하고 있는 메타검색, 링킹시스템, 프록시서비스 시스템들과의 통합적인 기반으로 운영되어야 한다. 둘째, ERMS는 전자자원의 통합적인 자료조직과 예산관리를 위하여, 대학도서관에서 운영하고 있는 통합도서관시스템의 수서, 목록시스템과의 안정적인 연계시스템으로 구축되어야 한다. 셋째, ERMS는 전자자원이 갖고 있는 라이선스에 관한 정보를 체계적이고 효율적으로 관리할 수 있어야 한다. 넷째 ERMS는 도서관에 모든 전자자원의 이용과 평가, 접속관리를 위한 효율적인 환경을 제공할 수 있어야 하며 전자자원에 있어서 모든 것을 다루는 하나의 유기적인 시스템으로 작동을 해야 한다. 추가적으로 대학도서관에서 ERMS 구축시 인쇄자원관리 위주로 설계된 도서관조직구조 및 사서의 업무분장을 재설계할 필요성과 대학도서관들의 전자자원관리 분야 협력과 표준 마련을 위하여 DLF ERMI 사례와 같은 협의체 구성의 필요성을 제기하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권4호
• /
• pp.383-391
• /
• 2010

라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.81-90
• /
• 2002

대다수의 인터넷 기반의 분산 어플리케이션이나 클라이언트/서버의 응용은 부하균등, 통신 지연, 네트워크 결함 등의 문제점을 처리하여 사용자에게 서비스해야 한다. 또한 화상 회의, VOD, 병행 소프트웨어 공학과 같은 정교한 응용프로그램들은 추상적인 그룹 통신을 필요로 한다. 이러한 페러다임들을 현재의 CORBA 버전들은 적절히 수용하지 못한다. CORBA는 주로 Point-to-Point통신을 하기 때문에 분산 시스템에서 예측 행위를 하는 신뢰성 있는 응용 기술에 대한 구현은 지원하지 않는다. 따라서, 본 논문에는 분산 컴퓨팅 환경 하에서 CORBA-ORB를 이용한 그룹 통신, JAVA-RMI를 이용한 그룹 통신, 소켓을 이용한 그룹 통신 등을 설계 및 구현을 하였으며, 이에 따른 성능 분석을 실시하였다. 성능 분석은 객체의 증가에 따른 지연시간으로 측정하였고 CORBA의 ORB를 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 14.5172msec, JAVA의 RMI를 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 21.4085msec, 소켓을 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 18,0714msec가 나왔다. 멀티캐스트와 UDP를 이용한 그룹 통신은 각각 0.2735msec, 0.2157msec로 측정되었음을 알 수 있다. 논문의 결과로 객체의 증가에 따라 CORBA-ORB 그룹 통신의 성능향상을 보였다. 본 연구는 결함 허용 클라이언트/서버 시스템. 그룹웨어, 텍스트 검색엔진. 금융 정보 시스템 등에 적용 가능하다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.43-61
• /
• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보관리학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.7-32
• /
• 2013

본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교 분석한 결과, '정보학'영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, '도서관 서비스'영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, '문헌정보학 기초'영역의 도서관과 사회, 전문성, '자료조직'영역의 분류, 편목, 메타데이터, '도서관 경영'영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, '서지학'영역의 고서지, '도서관 체제'영역의 도서관 및 정보정책, '출판'영역의 도서/출판, '기록관리학'영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교 분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-19
• /
• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.